تمويل
قلم يرفع 6.5 مليون دولار لإنشاء رئيس موظفين ذكاء اصطناعي حاکم
أضف Unite.AI إلى مصادرك المفضلة على Google
مع تكاثر أدوات الذكاء الاصطناعي في مكان العمل، ي出现 مشكلة جديدة. لم يعود المحترفون يقومون بعملهم فقط. إنهم يديرون أسطولًا متزايدًا من مساعدي الذكاء الاصطناعي للكتابة والبحث والبرمجة والتوثيق والاتصال. ونادرًا ما تشترك هذه الأدوات في السياق، ونادرًا ما تفهم كيف يعمل شخص ما في الواقع.
قلم يعتقد أن المكون المفقود هو المحادثة.
الشركة قد جمعت 6.5 مليون دولار في التمويل الأولي لتوسيع منصتها وإطلاق Quilliam، وهو رئيس موظفين ذكاء اصطناعي حاكم مصمم لتنسيق أدوات الذكاء الاصطناعي باستخدام السياق المستخرج مباشرة من الاجتماعات والمناقشات. قاد الجولة Basis Set Ventures، مع مشاركة من 500 Global وNaval Ravikant وMorado Ventures وAME Cloud Ventures.
البدء من حيث يحدث العمل في الواقع
بدأت قلم كأداة لتسجيل الاجتماعات المحلية الأولى مع التركيز على الحفاظ على سجلات المحادثات. من خلال معالجة الصوت مباشرة على جهاز المستخدم وتنظيم الملخصات وعناصر الإجراء من المناقشات، سعى إلى تقليل الفجوة بين ما قيل وما يحتاج إلى حدوث بعد ذلك. مع مرور الوقت، توسعت المنتج إلى ما وراء التقاط الملاحظات إلى الحفاظ على طبقة من الذاكرة السياقية المستمرة المشتقة من تلك التفاعلات.
الفرضية الأساسية هي أن المحادثة، بدلاً من المستندات المنفصلة، قد تقدم أساسًا أكثر دقة لفهم كيفية سير العمل في الممارسة.
من تسجيل الملاحظات إلى التنسيق
يوسع Quilliam تلك الأساس بدلاً من استبداله. في حين أن الإصدارات السابقة تركز على التقاط وتشكيل المحادثات، يحمل الطبقة الجديدة ذلك السياق إلى أنظمة أخرى من خلال بروتوكول السياق النموذجي.
بدلاً من التوقف عند التسجيل، يمكن للنظام التفاعل مع منصات التوثيق وأدوات إدارة المهام والأدوات الأخرى. قد تترجم مناقشة المنتج إلى ملاحظات مشروع محدثة أو تذاكر جديدة. قبل اجتماع العميل، يمكن إعادة سطح التبادل السابقة لاستعادة الاستمرارية.
التركيز هو التنسيق. مع اندماج أدوات الذكاء الاصطناعي في كتابة الخطط والتحليل، يعمل المحترفون بشكل متزايد عبر أنظمة متجزئة تفتقر إلى الذاكرة المشتركة. يحاول Quilliam تقليل ذلك التجزئة من خلال الحفاظ على استمرارية سياقية عبر البيئات بدلاً من إدخال أداة معزولة أخرى.
الهيكل والسيطرة على البيانات
يضع تصميم المنصة موضعية البيانات وسيطرة الاستدلال في المقدمة.
يعمل تسجيل الصوت على جهاز المستخدم افتراضيًا، ولا يتم نقل أي صوت خارجيًا إلا عند تمكين التزامن. عند تنشيط التزامن السحابي، يتم تشفيره من طرف إلى طرف، ولا يتم الوصول إلى المحتوى غير المشفر للخدمة. يمكن للمستخدمين تحديد مكان حدوث الاستدلال، سواء من خلال مزودي السحابة الشركاتية المُكوّنة لعدم تسجيل المحتوى أو من خلال نماذج محلية كاملة適合 للبيئات غير المتوصلة أو معزولة الهواء.
لا يتم استخدام بيانات المستخدم لتدريب النماذج. يمكن تكوين التكاملات والتدفقات العمل لتناسب متطلبات الامتثال الداخلية، بما في ذلك متطلبات إقامة البيانات والقيود التنظيمية. لأفرقة تتطلب عزلًا صارمًا، يمكن للنظام العمل بدون مكالمات شبكة خارجية.
معًا، تعامل هذه القرارات الهيكلية مع موقع الاستدلال ومعالجة البيانات كمتغيرات قابلة للتعديل بدلاً من افتراضات ثابتة.
تحول نحو بنية عمل محسّنة بالسياق
ت phảnل هذه الفئة من البرمجيات تحولًا أوسع في كيفية هيكلة العمل الرقمي.
تت围 أدوات الإنتاجية التقليدية حول المستندات والتذاكر واللوحات. اتبعت أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى حد كبير ذلك النموذج، حيث تنتج مخرجات من محفزات ومستندات. على الرغم من أن المحادثة هي حيث تنشأ العديد من القرارات، ظلت غير منظمة وصعبة التكامل في الأنظمة التشغيلية.
عندما تصبح المناقشات منظمة ويمكن البحث عنها وثابتة، تبدأ في العمل كذاكرة مؤسسية. لم تعد الاجتماعات أحداثًا معزولة ولكن مدخلات إلى تدفقات عمل مستمرة. تصبح الحدود بين المناقشة والتنفيذ أقل وضوحًا.
تتجاوز الآثار تسجيل الملاحظات. قد تؤثر الأنظمة الموجهة بالسياق على كيفية توثيق المنظمات للقرارات وإدارة المعرفة ومعالجة الامتثال وتوظيف الموظفين. مع اندماج الذكاء الاصطناعي في العمليات اليومية، تصبح خيارات موضعية البيانات وسيطرة الاستدلال اعتبارات تصميم أساسية.
إذا كان المرحلة الأولى من الذكاء الاصطناعي ت侧ب على التوليد، قد ت侧ب المرحلة التالية على الاستمرارية والسياق.
